На XIV Всероссийском съезде СМУ и СНО, который прошёл в Сколтехе с 9 по 11 июля, прошла панельная сессия «Новые материалы и ИИ: возможности и ограничения». В дискуссии приняла участие большая команда учёных Сколтеха: старший научный сотрудник Центра ИИ Никита Рыбин, старший научный сотрудник Центра инженерных систем и наук Евгений Статник, научный сотрудник Центра технологий материалов Борис Волосков, а также аспиранты Михаил Луканов и Ирина Тумбусова.

Вместе с ними тему обсуждали руководитель группы «Дизайн новых материалов» Института AIRI Роман Еремин и заместитель заведующего лабораторией компьютерного дизайна материалов МФТИ Никита Орехов. Модератором выступил заместитель директора по науке Института биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН, председатель совета молодых ученых ИБХФ РАН Дмитрий Квашнин.

Развитие ИИ-агентов может сделать сложные вычислительные инструменты доступнее исследователям, которым раньше приходилось самостоятельно осваивать множество специализированных программ. 

«Можно сказать агенту: “Я слышал, что такие программы существуют. Собери мне из них пайплайн, чтобы потом я мог нажать кнопку на сайте — и всё работало”. Я уверен, что это сработает. Если взять последнюю модель, которая недавно вышла, она за пару часов соберёт пайплайн, позволяющий проводить такие расчёты. Дальше всё упирается в вычислительные ресурсы. Это большая проблема в мире в целом, но в России в частности. Чтобы развернуть модель у себя, не выходить в интернет и не передавать информацию китайскому или американскому сервису, нужно иметь собственный кластер, что может быть затратно в масштабах отдельной лаборатории», — поделился Никита Рыбин.

Роман Еремин подчеркнул, что единой модели для всех задач материаловедения быть не может: «В каких-то задачах данных просто нет, а разметка — это всегда самое дорогое... Всё под одну гребёнку оборачивать не стоит». В задачах контроля качества или работы внутри закрытого промышленного контура важнее компактный локальный алгоритм, не требующий выхода в сеть.

Никита Орехов обратил внимание на неоднородность самой дисциплины: «Материал — это и неорганический кристалл, и полимер, и подошва моего ботинка, и бетонная колонна. В разных областях всё сильно по-разному — как и в материаловедении вообще». Даже если модель правильно предсказывает свойства идеальной структуры, на практике всё зависит от дефектов, температуры, способа синтеза и условий эксплуатации. Особенно остро этот разрыв заметен в аддитивном производстве.

Участники сессии сошлись во мнении, что сегодня глобально существуют два подхода к разработке:

•  От ИИ к эксперименту: сначала найти материал с необычными свойствами, а затем искать для него применение. Метод оставляет пространство для неожиданных открытий, но есть риск получить дорогой материал, который никому не нужен.

• От инженерной задачи: начать с конкретного запроса индустрии и подбирать материал под заданные характеристики. Это гарантирует практический результат, но ограничивает исследование текущими потребностями рынка.

Дискуссия показала, что нейросети — мощный инструмент, но только в руках учёных, понимающих физические ограничения технологий производства и ценность чистых, локальных данных.

Источник фото: XIV Всероссийский съезд СМУ и СНО.